Detecting Cars on the Road

  1. Features (color, gradient, and HOG)
  2. Classifier (Linear SVM)
  3. Slideing window (Multi-scale)
  4. Tracking
  5. Pipeline
In [1]:
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
import cv2
from skimage.feature import hog
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
import glob
import time
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from skimage.feature import hog
import os
import utils
import importlib as imp
import pipeline_methods
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
import time
import kerasmodel
import pickle
import adv_laneline_detection
# from PIL imopert

C:\Users\modmo\Anaconda2\envs\carnd-term1\lib\site-packages\h5py\__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
  from ._conv import register_converters as _register_converters
Using TensorFlow backend.

Load Test Images

In [2]:
dir = 'test_images/'
project_test_images = [mpimg.imread(dir + image) for image in os.listdir(dir)]
utils.show_images(project_test_images, image_name='test_images', cols=2)

Load Training Data

In [3]:
vehicels_dir = './data/vehicles/'
non_vehicels_dir = './data/non-vehicles/'

cars = [] 
for dir_path in os.listdir(vehicels_dir): 
    for image_path in os.listdir(vehicels_dir + dir_path):
        cars.append('{}/{}/{}'.format(vehicels_dir, dir_path ,image_path))
non_cars = [] 
for dir_path in os.listdir(non_vehicels_dir): 
    for image_path in os.listdir(non_vehicels_dir + dir_path):
        non_cars.append('{}/{}/{}'.format(non_vehicels_dir, dir_path ,image_path))

print('We have {} vehicle images'.format(len(cars)))
print('We have {} non vehicle images'.format(len(non_cars)))

utils.show_images([mpimg.imread(cars[0]), mpimg.imread(non_cars[0])],
                  ['Car Image', 'Non Car Image'],
                  image_name='car_non_car',
                  cols=2)

We have 8792 vehicle images
We have 8968 non vehicle images

HOG Features

In [4]:
car_image = mpimg.imread(cars[2001])
non_car_image = mpimg.imread(non_cars[3006])
# HOG parameters
orient = 9  # HOG orientations
pix_per_cell = 8 # HOG pixels per cell
cell_per_block = 2 # HOG cells per block
# Car HOG features

car_hog_features, car_hog_image = pipeline_methods.get_hog_features(car_image[:,:,0], orient, pix_per_cell, cell_per_block, vis=True)
# Non-Car HOG features
non_car_hog_features, non_car_hog_image = pipeline_methods.get_hog_features(non_car_image[:,:,0], orient, pix_per_cell, cell_per_block, vis=True)
# Displaying the images and their HOGs
utils.show_images([car_image, car_hog_image], ['Car Image', 'HOG'], cols=2, image_name='car_hog_image')
utils.show_images([non_car_image, non_car_hog_image], ['Non-Car Image', 'HOG'], cols=2, image_name='non_car_hog_image')
In [5]:
# HOG for all channels
hog_images = []
for channel in range(car_image.shape[2]):
    _, hog_image = pipeline_methods.get_hog_features(car_image[:,:,channel], 
                    orient, pix_per_cell, cell_per_block, 
                    vis=True, feature_vec=True)   
    hog_images.append(hog_image)
utils.show_images([car_image] + hog_images,
                  ['Car Image', 'HOG channel 0', 'HOG channel 1', 'HOG channel 1'],
                  cols=4,
                  image_name='all_car_hog_images')
In [6]:
# HOG for all channels for YCrCb
hog_images = []
converted_image = pipeline_methods.convert_color(car_image, conv='RGB2YCrCb')
for channel in range(converted_image.shape[2]):
    _, hog_image = pipeline_methods.get_hog_features(converted_image[:,:,channel], 
                    orient, pix_per_cell, cell_per_block, 
                    vis=True, feature_vec=True)   
    hog_images.append(hog_image)
utils.show_images([converted_image] + hog_images,
                  ['Car Image', 'HOG channel 0', 'HOG channel 1', 'HOG channel 1'],
                  cols=4,
                  image_name='all_car_hog_YCrCb_images')

Binning (Resizing)

In [7]:
resized = cv2.resize(car_image, (32, 32))
utils.show_images([car_image, resized],
                  ['Car Image', 'Resized'],
                  cols=2,
                  image_name='resized')

Setup Training

Combined Features

In [8]:
# Feature extraction parameters
color_space = 'YCrCb' # Can be RGB, HSV, LUV, HLS, YUV, YCrCb
orient = 9  # HOG orientations
pix_per_cell = 8 # HOG pixels per cell
cell_per_block = 2 # HOG cells per block
hog_channel = 'ALL' #Can be 0, 1, 2, or "ALL"
spatial_size = (32, 32) # Spatial binning dimensions
hist_bins = 16    # Number of histogram bins
spatial_feat = True # Spatial features on or off
hist_feat = True # Histogram features on or off
hog_feat = True # HOG features on or off
# y_start_stop = [460, None] # Min and max in y to search in slide_window()

# Randpm training indices
car_ind = np.random.randint(0, len(cars))

non_car_ind = np.random.randint(0, len(non_cars))

# Read random images
car_image = mpimg.imread(cars[car_ind])
non_car_image = mpimg.imread(non_cars[non_car_ind])

# Feature Extraction for training data
car_features, car_hog_image = pipeline_methods.single_img_features(car_image, color_space=color_space, 
                        spatial_size=spatial_size, hist_bins=hist_bins, 
                        orient=orient, pix_per_cell=pix_per_cell, vis=True,
                        cell_per_block=cell_per_block, 
                        hog_channel=hog_channel, spatial_feat=spatial_feat, 
                        hist_feat=hist_feat, hog_feat=hog_feat)
notcar_features, non_car_hog_image = pipeline_methods.single_img_features(non_car_image, color_space=color_space, 
                        spatial_size=spatial_size, hist_bins=hist_bins, 
                        orient=orient, pix_per_cell=pix_per_cell, vis=True,
                        cell_per_block=cell_per_block, 
                        hog_channel=hog_channel, spatial_feat=spatial_feat, 
                        hist_feat=hist_feat, hog_feat=hog_feat)
images_to_show = [car_image, car_hog_image, non_car_image, non_car_hog_image]
titles = ['car image', 'car hog image', 'non car image', 'not car hog image']
utils.show_images(images_to_show, titles, image_name='image_hog')
In [9]:
car_features, car_hog_image = pipeline_methods.single_img_features(car_image, color_space=color_space, 
                        spatial_size=spatial_size, hist_bins=hist_bins, 
                        orient=orient, pix_per_cell=pix_per_cell, vis=True,
                        cell_per_block=cell_per_block, 
                        hog_channel=hog_channel, spatial_feat=spatial_feat, 
                        hist_feat=hist_feat, hog_feat=hog_feat)

Features Extraction

Training an SVM Classifier

In [10]:
import importlib as imp
In [11]:
imp.reload(pipeline_methods)
Out[11]:
<module 'pipeline_methods' from 'C:\\Users\\modmo\\SelfDrivingCar\\projects\\vehicle_detection\\CarND-Vehicle-Detection\\pipeline_methods.py'>
In [12]:
t = time.time()
n_samples = 1000
random_idxs = np.random.randint(0, len(cars), n_samples)
test_cars = cars #np.array(cars)[random_idxs]
test_non_cars = non_cars #np.array(non_cars)[random_idxs]

# print(test_cars[5])
# exit()
print('Started extracting features for ',
      len(test_cars) + len(test_non_cars),
      ' images ...')
car_features = pipeline_methods.extract_features(test_cars, color_space=color_space, 
                        spatial_size=spatial_size, hist_bins=hist_bins, 
                        orient=orient, pix_per_cell=pix_per_cell,
                        cell_per_block=cell_per_block, 
                        hog_channel=hog_channel, spatial_feat=spatial_feat, 
                        hist_feat=hist_feat, hog_feat=hog_feat)
non_car_features = pipeline_methods.extract_features(test_non_cars, color_space=color_space, 
                        spatial_size=spatial_size, hist_bins=hist_bins, 
                        orient=orient, pix_per_cell=pix_per_cell,
                        cell_per_block=cell_per_block, 
                        hog_channel=hog_channel, spatial_feat=spatial_feat, 
                        hist_feat=hist_feat, hog_feat=hog_feat)

print(round(time.time() - t, 3), 'Seconds to extract features for',
      len(test_cars) + len(test_cars),
      'images')

# Stack 
X = np.vstack((car_features, non_car_features)).astype(np.float64)
print('Scaling our extracted features')
# Normalizing the data scale
X_scaler = StandardScaler().fit(X)
# Apply scaler normalization 
scaled_X = X_scaler.transform(X)
# Create labels
y = np.hstack((np.ones(len(car_features)), np.zeros(len(non_car_features))))

# Shuffle and Split up the data to a trainig and test sets 
rand_state = np.random.randint(0, 100)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(scaled_X,
                                                    y,
                                                    test_size=0.1,
                                                    random_state=rand_state)
# Classifier
svc = LinearSVC()
# Fitting
print('Fitting out classifier our extracted features')
t = time.time()
svc.fit(X_train, y_train)
print(round(time.time() - t, 2), 'Seconds to train')
# Test the classifier
print('Test Accuracy of the Classifier is: ', round(svc.score(X_test, y_test), 4))

Started extracting features for  17760  images ...
117.497 Seconds to extract features for 17584 images
Scaling our extracted features
Fitting out classifier our extracted features
36.06 Seconds to train
Test Accuracy of the Classifier is:  0.9842
In [13]:
y_start_stop = [400, 656]
overlap = 0.5
images = []
for img in project_test_images:
    t1 = time.time()
    draw_img = np.copy(img)
    img = img.astype(np.float32) / 255 # Jpg and png conversion 
    print(np.min(img), np.max(img))
#     plt.imshow(img)
#     plt.show()
    windows = pipeline_methods.slide_window(img, 
                                            x_start_stop=[None, None], 
                                            y_start_stop=y_start_stop,
                                            xy_window=(64, 64),
                                            xy_overlap=(overlap, overlap))
    hot_windows = pipeline_methods.search_windows(img,
                                                  windows,
                                                  svc,
                                                  X_scaler,
                                                  color_space=color_space, 
                                                  spatial_size=spatial_size, 
                                                  hist_bins=hist_bins, 
                                                  orient=orient,
                                                  pix_per_cell=pix_per_cell,
                                                  cell_per_block=cell_per_block, 
                                                  hog_channel=hog_channel,
                                                  spatial_feat=spatial_feat, 
                                                  hist_feat=hist_feat, hog_feat=hog_feat)
    
    # Draw the boxes
    window_image = pipeline_methods.draw_boxes(draw_img, hot_windows, color=(0, 0, 255), thick=6)
    images.append(window_image)
    print(time.time() - t1, 'seconds to process one image searching', len(windows), 'windows')
utils.show_images(images, image_name='predicted image', cols=2)    
    

0.0 1.0
1.7783968448638916 seconds to process one image searching 273 windows
0.0 1.0
1.7426226139068604 seconds to process one image searching 273 windows
0.0 1.0
1.7068417072296143 seconds to process one image searching 273 windows
0.0 1.0
1.6979167461395264 seconds to process one image searching 273 windows
0.0 1.0
1.7193613052368164 seconds to process one image searching 273 windows
0.0 1.0
1.701667070388794 seconds to process one image searching 273 windows
0.0 1.0
1.7053298950195312 seconds to process one image searching 273 windows

Heat Map

In [14]:
# Feature extraction parameters
color_space = 'YCrCb' # Can be RGB, HSV, LUV, HLS, YUV, YCrCb
orient = 9  # HOG orientations
pix_per_cell = 8 # HOG pixels per cell
cell_per_block = 2 # HOG cells per block
hog_channel = 'ALL' #Can be 0, 1, 2, or "ALL"
spatial_size = (32, 32) # Spatial binning dimensions
hist_bins = 16    # Number of histogram bins
spatial_feat = True # Spatial features on or off
hist_feat = True # Histogram features on or off
hog_feat = True # HOG features on or off
ystart, ystop = 400, 656
scale = 1.5
out_images, out_maps = [], []

for img in project_test_images:
    out_img, heat_map = pipeline_methods.find_cars(img, ystart, ystop,
              scale, svc, X_scaler, orient,
              pix_per_cell, cell_per_block,
              spatial_size, hist_bins)
    # Apply threshold to help remove false positives
    heat_map = pipeline_methods.apply_threshold(heat_map, 3)
    labels = pipeline_methods.label(heat_map)
    # Draw bounding boxes 
    draw_img = pipeline_methods.draw_labeled_bboxes(np.copy(img), labels)
    out_images.append(draw_img)
    out_images.append(heat_map)
utils.show_images(out_images, image_name='finding_cars', cols=2)

Videos

In [15]:
# Import everything needed to edit/save/watch video clips
from moviepy.editor import VideoFileClip
from IPython.display import HTML
In [16]:
def process_image(img):
    out_img, heat_map = pipeline_methods.find_cars(img, ystart, ystop,
              scale, svc, X_scaler, orient,
              pix_per_cell, cell_per_block,
              spatial_size, hist_bins)
     # Apply threshold to help remove false positives
    heat_map = pipeline_methods.apply_threshold(heat_map, 2)
    labels = pipeline_methods.label(heat_map)
    # Draw bounding boxes 
    draw_img = pipeline_methods.draw_labeled_bboxes(np.copy(img), labels)
    return draw_img
In [39]:
imp.reload(pipeline_methods)
Out[39]:
<module 'pipeline_methods' from 'C:\\Users\\modmo\\SelfDrivingCar\\projects\\vehicle_detection\\CarND-Vehicle-Detection\\pipeline_methods.py'>
In [35]:
# Read in the saved objpoints and imgpoints
dist_pickle = pickle.load( open( "calibration_values.p", "rb" ) )
mtx = dist_pickle["mtx"]
dist = dist_pickle["dist"]
# model_file = 'model_berkely_drivable_and_small_2.h5'
# k_model = kerasmodel.KerasModel(model_file=model_file,
#                              load=True)
road_object_finder = pipeline_methods.RoadObjectFinder(mtx, dist, svc, X_scaler)
test_output = 'test_videos_output/test_video.mp4'
## To speed up the testing process you may want to try your pipeline on a shorter subclip of the video
## To do so add .subclip(start_second,end_second) to the end of the line below
## Where start_second and end_second are integer values representing the start and end of the subclip
## You may also uncomment the following line for a subclip of the first 5 seconds
##clip1 = VideoFileClip("test_videos/solidWhiteRight.mp4").subclip(0,5)
clip1 = VideoFileClip("test_video.mp4")
white_clip = clip1.fl_image(road_object_finder.process_image) #NOTE: this function expects color images!!
%time white_clip.write_videofile(test_output, audio=False)
#Close the reader properly 
clip1.reader.close()
clip1.audio.reader.close_proc()

[MoviePy] >>>> Building video test_videos_output/test_video.mp4
[MoviePy] Writing video test_videos_output/test_video.mp4

 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉  | 38/39 [00:30<00:00,  1.25it/s]

[MoviePy] Done.
[MoviePy] >>>> Video ready: test_videos_output/test_video.mp4 

Wall time: 30.9 s
In [36]:
HTML("""
<video width="960" height="540" controls>
  <source src="{0}">
</video>
""".format(test_output))
Out[36]:
In [37]:
# lane_line_finder  = adv_laneline_detection.LaneLineFinder(mtx, dist, k_model)
project_output = 'test_videos_output/project_video.mp4'
## To speed up the testing process you may want to try your pipeline on a shorter subclip of the video
## To do so add .subclip(start_second,end_second) to the end of the line below
## Where start_second and end_second are integer values representing the start and end of the subclip
## You may also uncomment the following line for a subclip of the first 5 seconds
##clip1 = VideoFileClip("test_videos/solidWhiteRight.mp4").subclip(0,5)
clip1 = VideoFileClip("project_video.mp4")
white_clip = clip1.fl_image(road_object_finder.process_image) #NOTE: this function expects color images!!
%time white_clip.write_videofile(project_output, audio=False)
#Close the reader properly 
clip1.reader.close()
clip1.audio.reader.close_proc()

[MoviePy] >>>> Building video test_videos_output/project_video.mp4
[MoviePy] Writing video test_videos_output/project_video.mp4

100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉| 1260/1261 [16:33<00:00,  1.27it/s]

[MoviePy] Done.
[MoviePy] >>>> Video ready: test_videos_output/project_video.mp4 

Wall time: 16min 33s
In [38]:
HTML("""
<video width="960" height="540" controls>
  <source src="{0}">
</video>
""".format(project_output))
Out[38]:
In [43]:
# lane_line_finder  = adv_laneline_detection.LaneLineFinder(mtx, dist, k_model)
project_output = 'test_videos_output/challenge_video.mp4'
## To speed up the testing process you may want to try your pipeline on a shorter subclip of the video
## To do so add .subclip(start_second,end_second) to the end of the line below
## Where start_second and end_second are integer values representing the start and end of the subclip
## You may also uncomment the following line for a subclip of the first 5 seconds
##clip1 = VideoFileClip("test_videos/solidWhiteRight.mp4").subclip(0,5)
clip1 = VideoFileClip("challenge_video.mp4")
white_clip = clip1.fl_image(road_object_finder.process_image) #NOTE: this function expects color images!!
%time white_clip.write_videofile(project_output, audio=False)
#Close the reader properly 
clip1.reader.close()
clip1.audio.reader.close_proc()

---------------------------------------------------------------------------
OSError                                   Traceback (most recent call last)
<ipython-input-43-e36878c182b7> in <module>()
      6 ## You may also uncomment the following line for a subclip of the first 5 seconds
      7 ##clip1 = VideoFileClip("test_videos/solidWhiteRight.mp4").subclip(0,5)
----> 8 clip1 = VideoFileClip("challenge_video.mp4")
      9 white_clip = clip1.fl_image(road_object_finder.process_image) #NOTE: this function expects color images!!
     10 get_ipython().run_line_magic('time', 'white_clip.write_videofile(project_output, audio=False)')

~\Anaconda2\envs\carnd-term1\lib\site-packages\moviepy\video\io\VideoFileClip.py in __init__(self, filename, has_mask, audio, audio_buffersize, target_resolution, resize_algorithm, audio_fps, audio_nbytes, verbose, fps_source)
     89                                          target_resolution=target_resolution,
     90                                          resize_algo=resize_algorithm,
---> 91                                          fps_source=fps_source)
     92 
     93         # Make some of the reader's attributes accessible from the clip

~\Anaconda2\envs\carnd-term1\lib\site-packages\moviepy\video\io\ffmpeg_reader.py in __init__(self, filename, print_infos, bufsize, pix_fmt, check_duration, target_resolution, resize_algo, fps_source)
     31         self.proc = None
     32         infos = ffmpeg_parse_infos(filename, print_infos, check_duration,
---> 33                                    fps_source)
     34         self.fps = infos['video_fps']
     35         self.size = infos['video_size']

~\Anaconda2\envs\carnd-term1\lib\site-packages\moviepy\video\io\ffmpeg_reader.py in ffmpeg_parse_infos(filename, print_infos, check_duration, fps_source)
    254         popen_params["creationflags"] = 0x08000000
    255 
--> 256     proc = sp.Popen(cmd, **popen_params)
    257 
    258     proc.stdout.readline()

~\Anaconda2\envs\carnd-term1\lib\subprocess.py in __init__(self, args, bufsize, executable, stdin, stdout, stderr, preexec_fn, close_fds, shell, cwd, env, universal_newlines, startupinfo, creationflags, restore_signals, start_new_session, pass_fds)
    840                  pass_fds=()):
    841         """Create new Popen instance."""
--> 842         _cleanup()
    843         # Held while anything is calling waitpid before returncode has been
    844         # updated to prevent clobbering returncode if wait() or poll() are

~\Anaconda2\envs\carnd-term1\lib\subprocess.py in _cleanup()
    503 def _cleanup():
    504     for inst in _active[:]:
--> 505         res = inst._internal_poll(_deadstate=sys.maxsize)
    506         if res is not None:
    507             try:

~\Anaconda2\envs\carnd-term1\lib\subprocess.py in _internal_poll(self, _deadstate, _WaitForSingleObject, _WAIT_OBJECT_0, _GetExitCodeProcess)
   1257             """
   1258             if self.returncode is None:
-> 1259                 if _WaitForSingleObject(self._handle, 0) == _WAIT_OBJECT_0:
   1260                     self.returncode = _GetExitCodeProcess(self._handle)
   1261             return self.returncode

OSError: [WinError 6] The handle is invalid
In [42]:
clip1.reader.close()
clip1.audio.reader.close_proc()
In [38]:
HTML("""
<video width="960" height="540" controls>
  <source src="{0}">
</video>
""".format(project_output))
Out[38]:

Videos SegNet

In [59]:
lane_line_finder = adv_laneline_detection.LaneLineFinder(mtx, dist, k_model)
test_output = 'test_videos_output/test_video_SEG.mp4'
## To speed up the testing process you may want to try your pipeline on a shorter subclip of the video
## To do so add .subclip(start_second,end_second) to the end of the line below
## Where start_second and end_second are integer values representing the start and end of the subclip
## You may also uncomment the following line for a subclip of the first 5 seconds
##clip1 = VideoFileClip("test_videos/solidWhiteRight.mp4").subclip(0,5)
clip1 = VideoFileClip("test_video.mp4")
white_clip = clip1.fl_image(lane_line_finder.process_image) #NOTE: this function expects color images!!
%time white_clip.write_videofile(test_output, audio=False)
#Close the reader properly 
clip1.reader.close()
clip1.audio.reader.close_proc()

Succesfully loaded model_berkely_drivable_and_small_2.h5
[MoviePy] >>>> Building video test_videos_output/test_video_SEG.mp4
[MoviePy] Writing video test_videos_output/test_video_SEG.mp4

  0%|                                                                                           | 0/39 [00:00<?, ?it/s]
  5%|████▎                                                                              | 2/39 [00:00<00:03,  9.99it/s]
  8%|██████▍                                                                            | 3/39 [00:00<00:03,  9.99it/s]
 13%|██████████▋                                                                        | 5/39 [00:00<00:03, 10.15it/s]
 18%|██████████████▉                                                                    | 7/39 [00:00<00:03, 10.30it/s]
 23%|███████████████████▏                                                               | 9/39 [00:00<00:02, 10.35it/s]
 28%|███████████████████████▏                                                          | 11/39 [00:01<00:02, 10.41it/s]
 33%|███████████████████████████▎                                                      | 13/39 [00:01<00:02, 10.43it/s]
 38%|███████████████████████████████▌                                                  | 15/39 [00:01<00:02, 10.44it/s]
 44%|███████████████████████████████████▋                                              | 17/39 [00:01<00:02, 10.46it/s]
 49%|███████████████████████████████████████▉                                          | 19/39 [00:01<00:01, 10.47it/s]
 54%|████████████████████████████████████████████▏                                     | 21/39 [00:02<00:01, 10.49it/s]
 59%|████████████████████████████████████████████████▎                                 | 23/39 [00:02<00:01, 10.49it/s]
 64%|████████████████████████████████████████████████████▌                             | 25/39 [00:02<00:01, 10.50it/s]
 69%|████████████████████████████████████████████████████████▊                         | 27/39 [00:02<00:01, 10.49it/s]
 74%|████████████████████████████████████████████████████████████▉                     | 29/39 [00:02<00:00, 10.48it/s]
 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▏                | 31/39 [00:02<00:00, 10.47it/s]
 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍            | 33/39 [00:03<00:00, 10.45it/s]
 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌        | 35/39 [00:03<00:00, 10.46it/s]
 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊    | 37/39 [00:03<00:00, 10.45it/s]
 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉  | 38/39 [00:03<00:00, 10.45it/s]
[MoviePy] Done.
[MoviePy] >>>> Video ready: test_videos_output/test_video_SEG.mp4 

Wall time: 4.07 s
In [60]:
HTML("""
<video width="960" height="540" controls>
  <source src="{0}">
</video>
""".format(test_output))
Out[60]:
In [61]:
lane_line_finder  = adv_laneline_detection.LaneLineFinder(mtx, dist, k_model)
project_output = 'test_videos_output/project_video_SEG.mp4'
## To speed up the testing process you may want to try your pipeline on a shorter subclip of the video
## To do so add .subclip(start_second,end_second) to the end of the line below
## Where start_second and end_second are integer values representing the start and end of the subclip
## You may also uncomment the following line for a subclip of the first 5 seconds
##clip1 = VideoFileClip("test_videos/solidWhiteRight.mp4").subclip(0,5)
clip1 = VideoFileClip("project_video.mp4")
white_clip = clip1.fl_image(lane_line_finder.process_image) #NOTE: this function expects color images!!
%time white_clip.write_videofile(project_output, audio=False)
#Close the reader properly 
clip1.reader.close()
clip1.audio.reader.close_proc()

[MoviePy] >>>> Building video test_videos_output/project_video_SEG.mp4
[MoviePy] Writing video test_videos_output/project_video_SEG.mp4

  0%|                                                                                         | 0/1261 [00:00<?, ?it/s]
  0%|▏                                                                                | 2/1261 [00:00<01:56, 10.80it/s]
  0%|▎                                                                                | 4/1261 [00:00<01:57, 10.66it/s]
  0%|▍                                                                                | 6/1261 [00:00<01:57, 10.67it/s]
  1%|▌                                                                                | 8/1261 [00:00<01:58, 10.57it/s]
  1%|▌                                                                                | 9/1261 [00:00<01:59, 10.46it/s]
  1%|▋                                                                               | 11/1261 [00:01<01:59, 10.48it/s]
  1%|▊                                                                               | 13/1261 [00:01<01:58, 10.50it/s]
  1%|▉                                                                               | 15/1261 [00:01<01:58, 10.52it/s]
  1%|█                                                                               | 17/1261 [00:01<01:58, 10.48it/s]
  1%|█▏                                                                              | 18/1261 [00:01<01:58, 10.45it/s]
  2%|█▏                                                                              | 19/1261 [00:01<01:59, 10.41it/s]
  2%|█▎                                                                              | 21/1261 [00:02<01:59, 10.42it/s]
  2%|█▍                                                                              | 23/1261 [00:02<01:59, 10.39it/s]
  2%|█▌                                                                              | 25/1261 [00:02<01:59, 10.36it/s]
  2%|█▋                                                                              | 27/1261 [00:02<01:58, 10.38it/s]
  2%|█▊                                                                              | 29/1261 [00:02<01:58, 10.39it/s]
  2%|█▉                                                                              | 31/1261 [00:02<01:58, 10.39it/s]
  3%|██                                                                              | 33/1261 [00:03<01:58, 10.39it/s]
  3%|██▏                                                                             | 35/1261 [00:03<01:58, 10.39it/s]
  3%|██▎                                                                             | 37/1261 [00:03<01:57, 10.40it/s]
  3%|██▍                                                                             | 39/1261 [00:03<01:57, 10.41it/s]
  3%|██▌                                                                             | 41/1261 [00:03<01:57, 10.41it/s]
  3%|██▋                                                                             | 43/1261 [00:04<01:56, 10.42it/s]
  4%|██▊                                                                             | 45/1261 [00:04<01:56, 10.42it/s]
  4%|██▉                                                                             | 47/1261 [00:04<01:56, 10.42it/s]
  4%|███                                                                             | 49/1261 [00:04<01:56, 10.42it/s]
  4%|███▏                                                                            | 51/1261 [00:04<01:56, 10.42it/s]
  4%|███▎                                                                            | 53/1261 [00:05<01:55, 10.41it/s]
  4%|███▍                                                                            | 55/1261 [00:05<01:55, 10.42it/s]
  5%|███▌                                                                            | 57/1261 [00:05<01:55, 10.42it/s]
  5%|███▋                                                                            | 59/1261 [00:05<01:55, 10.38it/s]
  5%|███▊                                                                            | 61/1261 [00:05<01:55, 10.35it/s]
  5%|███▉                                                                            | 62/1261 [00:05<01:55, 10.35it/s]
  5%|████                                                                            | 64/1261 [00:06<01:55, 10.33it/s]
  5%|████                                                                            | 65/1261 [00:06<01:55, 10.32it/s]
  5%|████▏                                                                           | 66/1261 [00:06<01:55, 10.32it/s]
  5%|████▎                                                                           | 68/1261 [00:06<01:55, 10.32it/s]
  6%|████▍                                                                           | 70/1261 [00:06<01:55, 10.33it/s]
  6%|████▌                                                                           | 72/1261 [00:06<01:55, 10.31it/s]
  6%|████▋                                                                           | 74/1261 [00:07<01:55, 10.32it/s]
  6%|████▊                                                                           | 76/1261 [00:07<01:54, 10.32it/s]
  6%|████▉                                                                           | 78/1261 [00:07<01:54, 10.32it/s]
  6%|█████                                                                           | 80/1261 [00:07<01:54, 10.33it/s]
  7%|█████▏                                                                          | 82/1261 [00:07<01:54, 10.33it/s]
  7%|█████▎                                                                          | 84/1261 [00:08<01:53, 10.33it/s]
  7%|█████▍                                                                          | 86/1261 [00:08<01:53, 10.33it/s]
  7%|█████▌                                                                          | 88/1261 [00:08<01:53, 10.33it/s]
  7%|█████▋                                                                          | 90/1261 [00:08<01:53, 10.33it/s]
  7%|█████▊                                                                          | 92/1261 [00:08<01:53, 10.32it/s]
  7%|█████▉                                                                          | 94/1261 [00:09<01:53, 10.31it/s]
  8%|██████                                                                          | 96/1261 [00:09<01:53, 10.30it/s]
  8%|██████▏                                                                         | 98/1261 [00:09<01:52, 10.30it/s]
  8%|██████▎                                                                        | 100/1261 [00:09<01:52, 10.30it/s]
  8%|██████▍                                                                        | 102/1261 [00:09<01:52, 10.28it/s]
  8%|██████▌                                                                        | 104/1261 [00:10<01:52, 10.28it/s]
  8%|██████▋                                                                        | 106/1261 [00:10<01:52, 10.29it/s]
  9%|██████▊                                                                        | 108/1261 [00:10<01:52, 10.29it/s]
  9%|██████▉                                                                        | 110/1261 [00:10<01:51, 10.29it/s]
  9%|███████                                                                        | 112/1261 [00:10<01:51, 10.29it/s]
  9%|███████▏                                                                       | 114/1261 [00:11<01:51, 10.29it/s]
  9%|███████▎                                                                       | 116/1261 [00:11<01:51, 10.30it/s]
  9%|███████▍                                                                       | 118/1261 [00:11<01:51, 10.29it/s]
 10%|███████▌                                                                       | 120/1261 [00:11<01:50, 10.29it/s]
 10%|███████▋                                                                       | 122/1261 [00:11<01:50, 10.29it/s]
 10%|███████▊                                                                       | 124/1261 [00:12<01:50, 10.30it/s]
 10%|███████▉                                                                       | 126/1261 [00:12<01:50, 10.29it/s]
 10%|████████                                                                       | 128/1261 [00:12<01:50, 10.28it/s]
 10%|████████▏                                                                      | 130/1261 [00:12<01:50, 10.28it/s]
 10%|████████▎                                                                      | 132/1261 [00:12<01:49, 10.28it/s]
 11%|████████▍                                                                      | 134/1261 [00:13<01:49, 10.28it/s]
 11%|████████▌                                                                      | 136/1261 [00:13<01:49, 10.28it/s]
 11%|████████▋                                                                      | 138/1261 [00:13<01:49, 10.29it/s]
 11%|████████▊                                                                      | 140/1261 [00:13<01:48, 10.29it/s]
 11%|████████▉                                                                      | 142/1261 [00:13<01:48, 10.29it/s]
 11%|█████████                                                                      | 144/1261 [00:13<01:48, 10.29it/s]
 12%|█████████▏                                                                     | 146/1261 [00:14<01:48, 10.29it/s]
 12%|█████████▎                                                                     | 148/1261 [00:14<01:48, 10.29it/s]
 12%|█████████▍                                                                     | 150/1261 [00:14<01:47, 10.29it/s]
 12%|█████████▌                                                                     | 152/1261 [00:14<01:47, 10.29it/s]
 12%|█████████▋                                                                     | 154/1261 [00:14<01:47, 10.29it/s]
 12%|█████████▊                                                                     | 156/1261 [00:15<01:47, 10.29it/s]
 13%|█████████▉                                                                     | 158/1261 [00:15<01:47, 10.29it/s]
 13%|██████████                                                                     | 160/1261 [00:15<01:46, 10.29it/s]
 13%|██████████▏                                                                    | 162/1261 [00:15<01:46, 10.29it/s]
 13%|██████████▎                                                                    | 164/1261 [00:15<01:46, 10.29it/s]
 13%|██████████▍                                                                    | 166/1261 [00:16<01:46, 10.29it/s]
 13%|██████████▌                                                                    | 168/1261 [00:16<01:46, 10.29it/s]
 13%|██████████▋                                                                    | 170/1261 [00:16<01:46, 10.29it/s]
 14%|██████████▊                                                                    | 172/1261 [00:16<01:45, 10.29it/s]
 14%|██████████▉                                                                    | 174/1261 [00:16<01:45, 10.29it/s]
 14%|███████████                                                                    | 176/1261 [00:17<01:45, 10.29it/s]
 14%|███████████▏                                                                   | 178/1261 [00:17<01:45, 10.29it/s]
 14%|███████████▎                                                                   | 180/1261 [00:17<01:45, 10.29it/s]
 14%|███████████▍                                                                   | 182/1261 [00:17<01:44, 10.29it/s]
 15%|███████████▌                                                                   | 184/1261 [00:17<01:44, 10.29it/s]
 15%|███████████▋                                                                   | 186/1261 [00:18<01:44, 10.29it/s]
 15%|███████████▊                                                                   | 188/1261 [00:18<01:44, 10.30it/s]
 15%|███████████▉                                                                   | 190/1261 [00:18<01:44, 10.29it/s]
 15%|████████████                                                                   | 192/1261 [00:18<01:43, 10.29it/s]
 15%|████████████▏                                                                  | 194/1261 [00:18<01:43, 10.29it/s]
 16%|████████████▎                                                                  | 196/1261 [00:19<01:43, 10.29it/s]
 16%|████████████▍                                                                  | 198/1261 [00:19<01:43, 10.29it/s]
 16%|████████████▌                                                                  | 200/1261 [00:19<01:43, 10.29it/s]
 16%|████████████▋                                                                  | 202/1261 [00:19<01:42, 10.28it/s]
 16%|████████████▊                                                                  | 204/1261 [00:19<01:42, 10.28it/s]
 16%|████████████▉                                                                  | 206/1261 [00:20<01:42, 10.28it/s]
 16%|█████████████                                                                  | 208/1261 [00:20<01:42, 10.29it/s]
 17%|█████████████▏                                                                 | 210/1261 [00:20<01:42, 10.29it/s]
 17%|█████████████▎                                                                 | 212/1261 [00:20<01:41, 10.29it/s]
 17%|█████████████▍                                                                 | 214/1261 [00:20<01:41, 10.29it/s]
 17%|█████████████▌                                                                 | 216/1261 [00:20<01:41, 10.29it/s]
 17%|█████████████▋                                                                 | 218/1261 [00:21<01:41, 10.29it/s]
 17%|█████████████▊                                                                 | 220/1261 [00:21<01:41, 10.29it/s]
 18%|█████████████▉                                                                 | 222/1261 [00:21<01:40, 10.29it/s]
 18%|██████████████                                                                 | 224/1261 [00:21<01:40, 10.29it/s]
 18%|██████████████▏                                                                | 226/1261 [00:21<01:40, 10.29it/s]
 18%|██████████████▎                                                                | 228/1261 [00:22<01:40, 10.29it/s]
 18%|██████████████▍                                                                | 230/1261 [00:22<01:40, 10.29it/s]
 18%|██████████████▌                                                                | 232/1261 [00:22<01:39, 10.29it/s]
 19%|██████████████▋                                                                | 234/1261 [00:22<01:39, 10.29it/s]
 19%|██████████████▊                                                                | 236/1261 [00:22<01:39, 10.29it/s]
 19%|██████████████▉                                                                | 238/1261 [00:23<01:39, 10.29it/s]
 19%|███████████████                                                                | 240/1261 [00:23<01:39, 10.29it/s]
 19%|███████████████▏                                                               | 242/1261 [00:23<01:39, 10.29it/s]
 19%|███████████████▎                                                               | 244/1261 [00:23<01:38, 10.29it/s]
 20%|███████████████▍                                                               | 246/1261 [00:23<01:38, 10.29it/s]
 20%|███████████████▌                                                               | 248/1261 [00:24<01:38, 10.29it/s]
 20%|███████████████▋                                                               | 250/1261 [00:24<01:38, 10.28it/s]
 20%|███████████████▊                                                               | 252/1261 [00:24<01:38, 10.28it/s]
 20%|███████████████▉                                                               | 254/1261 [00:24<01:37, 10.29it/s]
 20%|████████████████                                                               | 256/1261 [00:24<01:37, 10.28it/s]
 20%|████████████████▏                                                              | 258/1261 [00:25<01:37, 10.28it/s]
 21%|████████████████▎                                                              | 260/1261 [00:25<01:37, 10.29it/s]
 21%|████████████████▍                                                              | 262/1261 [00:25<01:37, 10.29it/s]
 21%|████████████████▌                                                              | 264/1261 [00:25<01:36, 10.29it/s]
 21%|████████████████▋                                                              | 266/1261 [00:25<01:36, 10.29it/s]
 21%|████████████████▊                                                              | 268/1261 [00:26<01:36, 10.29it/s]
 21%|████████████████▉                                                              | 270/1261 [00:26<01:36, 10.29it/s]
 22%|█████████████████                                                              | 272/1261 [00:26<01:36, 10.28it/s]
 22%|█████████████████▏                                                             | 274/1261 [00:26<01:35, 10.28it/s]
 22%|█████████████████▎                                                             | 276/1261 [00:26<01:35, 10.28it/s]
 22%|█████████████████▍                                                             | 278/1261 [00:27<01:35, 10.28it/s]
 22%|█████████████████▌                                                             | 280/1261 [00:27<01:35, 10.28it/s]
 22%|█████████████████▋                                                             | 282/1261 [00:27<01:35, 10.27it/s]
 23%|█████████████████▊                                                             | 284/1261 [00:27<01:35, 10.28it/s]
 23%|█████████████████▉                                                             | 286/1261 [00:27<01:34, 10.28it/s]
 23%|██████████████████                                                             | 288/1261 [00:28<01:34, 10.28it/s]
 23%|██████████████████▏                                                            | 290/1261 [00:28<01:34, 10.28it/s]
 23%|██████████████████▎                                                            | 292/1261 [00:28<01:34, 10.28it/s]
 23%|██████████████████▍                                                            | 294/1261 [00:28<01:34, 10.27it/s]
 23%|██████████████████▌                                                            | 296/1261 [00:28<01:33, 10.27it/s]
 24%|██████████████████▋                                                            | 298/1261 [00:29<01:33, 10.27it/s]
 24%|██████████████████▊                                                            | 300/1261 [00:29<01:33, 10.27it/s]
 24%|██████████████████▉                                                            | 302/1261 [00:29<01:33, 10.28it/s]
 24%|███████████████████                                                            | 304/1261 [00:29<01:33, 10.28it/s]
 24%|███████████████████▏                                                           | 306/1261 [00:29<01:32, 10.28it/s]
 24%|███████████████████▎                                                           | 308/1261 [00:29<01:32, 10.27it/s]
 25%|███████████████████▍                                                           | 310/1261 [00:30<01:32, 10.27it/s]
 25%|███████████████████▌                                                           | 312/1261 [00:30<01:32, 10.27it/s]
 25%|███████████████████▋                                                           | 314/1261 [00:30<01:32, 10.27it/s]
 25%|███████████████████▊                                                           | 316/1261 [00:30<01:32, 10.27it/s]
 25%|███████████████████▉                                                           | 318/1261 [00:30<01:31, 10.27it/s]
 25%|████████████████████                                                           | 320/1261 [00:31<01:31, 10.27it/s]
 26%|████████████████████▏                                                          | 322/1261 [00:31<01:31, 10.27it/s]
 26%|████████████████████▎                                                          | 324/1261 [00:31<01:31, 10.27it/s]
 26%|████████████████████▍                                                          | 326/1261 [00:31<01:31, 10.27it/s]
 26%|████████████████████▌                                                          | 328/1261 [00:31<01:30, 10.27it/s]
 26%|████████████████████▋                                                          | 330/1261 [00:32<01:30, 10.27it/s]
 26%|████████████████████▊                                                          | 332/1261 [00:32<01:30, 10.27it/s]
 26%|████████████████████▉                                                          | 334/1261 [00:32<01:30, 10.26it/s]
 27%|█████████████████████                                                          | 336/1261 [00:32<01:30, 10.27it/s]
 27%|█████████████████████▏                                                         | 338/1261 [00:32<01:29, 10.26it/s]
 27%|█████████████████████▎                                                         | 340/1261 [00:33<01:29, 10.26it/s]
 27%|█████████████████████▎                                                         | 341/1261 [00:33<01:29, 10.26it/s]
 27%|█████████████████████▍                                                         | 342/1261 [00:33<01:29, 10.25it/s]
 27%|█████████████████████▍                                                         | 343/1261 [00:33<01:29, 10.25it/s]
 27%|█████████████████████▌                                                         | 344/1261 [00:33<01:29, 10.25it/s]
 27%|█████████████████████▋                                                         | 346/1261 [00:33<01:29, 10.25it/s]
 28%|█████████████████████▋                                                         | 347/1261 [00:33<01:29, 10.25it/s]
 28%|█████████████████████▊                                                         | 349/1261 [00:34<01:28, 10.25it/s]
 28%|█████████████████████▉                                                         | 351/1261 [00:34<01:28, 10.25it/s]
 28%|██████████████████████                                                         | 352/1261 [00:34<01:28, 10.25it/s]
 28%|██████████████████████▏                                                        | 354/1261 [00:34<01:28, 10.25it/s]
 28%|██████████████████████▏                                                        | 355/1261 [00:34<01:28, 10.24it/s]
 28%|██████████████████████▎                                                        | 356/1261 [00:34<01:28, 10.24it/s]
 28%|██████████████████████▎                                                        | 357/1261 [00:34<01:28, 10.24it/s]
 28%|██████████████████████▍                                                        | 358/1261 [00:34<01:28, 10.24it/s]
 28%|██████████████████████▍                                                        | 359/1261 [00:35<01:28, 10.24it/s]
 29%|██████████████████████▌                                                        | 360/1261 [00:35<01:27, 10.24it/s]
 29%|██████████████████████▋                                                        | 362/1261 [00:35<01:27, 10.24it/s]
 29%|██████████████████████▊                                                        | 364/1261 [00:35<01:27, 10.24it/s]
 29%|██████████████████████▉                                                        | 366/1261 [00:35<01:27, 10.24it/s]
 29%|███████████████████████                                                        | 368/1261 [00:35<01:27, 10.24it/s]
 29%|███████████████████████▏                                                       | 370/1261 [00:36<01:27, 10.24it/s]
 30%|███████████████████████▎                                                       | 372/1261 [00:36<01:26, 10.24it/s]
 30%|███████████████████████▍                                                       | 374/1261 [00:36<01:26, 10.24it/s]
 30%|███████████████████████▌                                                       | 376/1261 [00:36<01:26, 10.24it/s]
 30%|███████████████████████▋                                                       | 378/1261 [00:36<01:26, 10.24it/s]
 30%|███████████████████████▊                                                       | 380/1261 [00:37<01:26, 10.24it/s]
 30%|███████████████████████▉                                                       | 382/1261 [00:37<01:25, 10.24it/s]
 30%|████████████████████████                                                       | 384/1261 [00:37<01:25, 10.24it/s]
 31%|████████████████████████▏                                                      | 386/1261 [00:37<01:25, 10.24it/s]
 31%|████████████████████████▎                                                      | 388/1261 [00:37<01:25, 10.24it/s]
 31%|████████████████████████▍                                                      | 390/1261 [00:38<01:25, 10.24it/s]
 31%|████████████████████████▌                                                      | 392/1261 [00:38<01:24, 10.25it/s]
 31%|████████████████████████▋                                                      | 394/1261 [00:38<01:24, 10.24it/s]
 31%|████████████████████████▊                                                      | 396/1261 [00:38<01:24, 10.24it/s]
 32%|████████████████████████▉                                                      | 398/1261 [00:38<01:24, 10.24it/s]
 32%|█████████████████████████                                                      | 400/1261 [00:39<01:24, 10.24it/s]
 32%|█████████████████████████▏                                                     | 402/1261 [00:39<01:23, 10.25it/s]
 32%|█████████████████████████▎                                                     | 404/1261 [00:39<01:23, 10.25it/s]
 32%|█████████████████████████▍                                                     | 406/1261 [00:39<01:23, 10.25it/s]
 32%|█████████████████████████▌                                                     | 408/1261 [00:39<01:23, 10.25it/s]
 33%|█████████████████████████▋                                                     | 410/1261 [00:40<01:23, 10.24it/s]
 33%|█████████████████████████▊                                                     | 412/1261 [00:40<01:22, 10.24it/s]
 33%|█████████████████████████▊                                                     | 413/1261 [00:40<01:22, 10.23it/s]
 33%|█████████████████████████▉                                                     | 414/1261 [00:40<01:22, 10.23it/s]
 33%|█████████████████████████▉                                                     | 415/1261 [00:40<01:22, 10.23it/s]
 33%|██████████████████████████                                                     | 417/1261 [00:40<01:22, 10.23it/s]
 33%|██████████████████████████▏                                                    | 419/1261 [00:40<01:22, 10.23it/s]
 33%|██████████████████████████▎                                                    | 420/1261 [00:41<01:22, 10.23it/s]
 33%|██████████████████████████▍                                                    | 422/1261 [00:41<01:22, 10.23it/s]
 34%|██████████████████████████▌                                                    | 423/1261 [00:41<01:21, 10.23it/s]
 34%|██████████████████████████▌                                                    | 424/1261 [00:41<01:21, 10.23it/s]
 34%|██████████████████████████▋                                                    | 425/1261 [00:41<01:21, 10.22it/s]
 34%|██████████████████████████▋                                                    | 426/1261 [00:41<01:21, 10.22it/s]
 34%|██████████████████████████▊                                                    | 428/1261 [00:41<01:21, 10.22it/s]
 34%|██████████████████████████▉                                                    | 429/1261 [00:41<01:21, 10.22it/s]
 34%|██████████████████████████▉                                                    | 430/1261 [00:42<01:21, 10.22it/s]
 34%|███████████████████████████                                                    | 431/1261 [00:42<01:21, 10.22it/s]
 34%|███████████████████████████▏                                                   | 433/1261 [00:42<01:21, 10.22it/s]
 34%|███████████████████████████▏                                                   | 434/1261 [00:42<01:20, 10.22it/s]
 34%|███████████████████████████▎                                                   | 435/1261 [00:42<01:20, 10.22it/s]
 35%|███████████████████████████▍                                                   | 437/1261 [00:42<01:20, 10.22it/s]
 35%|███████████████████████████▍                                                   | 438/1261 [00:42<01:20, 10.21it/s]
 35%|███████████████████████████▌                                                   | 440/1261 [00:43<01:20, 10.21it/s]
 35%|███████████████████████████▋                                                   | 441/1261 [00:43<01:20, 10.21it/s]
 35%|███████████████████████████▋                                                   | 442/1261 [00:43<01:20, 10.21it/s]
 35%|███████████████████████████▊                                                   | 443/1261 [00:43<01:20, 10.21it/s]
 35%|███████████████████████████▊                                                   | 444/1261 [00:43<01:20, 10.21it/s]
 35%|███████████████████████████▉                                                   | 446/1261 [00:43<01:19, 10.21it/s]
 36%|████████████████████████████                                                   | 448/1261 [00:43<01:19, 10.21it/s]
 36%|████████████████████████████▏                                                  | 449/1261 [00:43<01:19, 10.21it/s]
 36%|████████████████████████████▏                                                  | 450/1261 [00:44<01:19, 10.21it/s]
 36%|████████████████████████████▎                                                  | 452/1261 [00:44<01:19, 10.21it/s]
 36%|████████████████████████████▍                                                  | 454/1261 [00:44<01:19, 10.21it/s]
 36%|████████████████████████████▌                                                  | 456/1261 [00:44<01:18, 10.21it/s]
 36%|████████████████████████████▋                                                  | 458/1261 [00:44<01:18, 10.21it/s]
 36%|████████████████████████████▊                                                  | 460/1261 [00:45<01:18, 10.21it/s]
 37%|████████████████████████████▉                                                  | 462/1261 [00:45<01:18, 10.21it/s]
 37%|█████████████████████████████                                                  | 464/1261 [00:45<01:18, 10.21it/s]
 37%|█████████████████████████████▏                                                 | 466/1261 [00:45<01:17, 10.21it/s]
 37%|█████████████████████████████▎                                                 | 468/1261 [00:45<01:17, 10.21it/s]
 37%|█████████████████████████████▍                                                 | 470/1261 [00:46<01:17, 10.22it/s]
 37%|█████████████████████████████▌                                                 | 472/1261 [00:46<01:17, 10.22it/s]
 38%|█████████████████████████████▋                                                 | 474/1261 [00:46<01:17, 10.22it/s]
 38%|█████████████████████████████▊                                                 | 476/1261 [00:46<01:16, 10.22it/s]
 38%|█████████████████████████████▉                                                 | 478/1261 [00:46<01:16, 10.22it/s]
 38%|██████████████████████████████                                                 | 480/1261 [00:46<01:16, 10.22it/s]
 38%|██████████████████████████████▏                                                | 482/1261 [00:47<01:16, 10.22it/s]
 38%|██████████████████████████████▎                                                | 484/1261 [00:47<01:16, 10.22it/s]
 39%|██████████████████████████████▍                                                | 486/1261 [00:47<01:15, 10.22it/s]
 39%|██████████████████████████████▌                                                | 488/1261 [00:47<01:15, 10.22it/s]
 39%|██████████████████████████████▋                                                | 490/1261 [00:47<01:15, 10.22it/s]
 39%|██████████████████████████████▊                                                | 492/1261 [00:48<01:15, 10.22it/s]
 39%|██████████████████████████████▉                                                | 494/1261 [00:48<01:15, 10.22it/s]
 39%|███████████████████████████████                                                | 496/1261 [00:48<01:14, 10.22it/s]
 39%|███████████████████████████████▏                                               | 498/1261 [00:48<01:14, 10.22it/s]
 40%|███████████████████████████████▎                                               | 500/1261 [00:48<01:14, 10.22it/s]
 40%|███████████████████████████████▍                                               | 502/1261 [00:49<01:14, 10.22it/s]
 40%|███████████████████████████████▌                                               | 504/1261 [00:49<01:14, 10.22it/s]
 40%|███████████████████████████████▋                                               | 506/1261 [00:49<01:13, 10.22it/s]
 40%|███████████████████████████████▊                                               | 508/1261 [00:49<01:13, 10.22it/s]
 40%|███████████████████████████████▉                                               | 510/1261 [00:49<01:13, 10.22it/s]
 41%|████████████████████████████████                                               | 512/1261 [00:50<01:13, 10.22it/s]
 41%|████████████████████████████████▏                                              | 514/1261 [00:50<01:13, 10.22it/s]
 41%|████████████████████████████████▎                                              | 516/1261 [00:50<01:12, 10.22it/s]
 41%|████████████████████████████████▍                                              | 518/1261 [00:50<01:12, 10.22it/s]
 41%|████████████████████████████████▌                                              | 520/1261 [00:50<01:12, 10.22it/s]
 41%|████████████████████████████████▋                                              | 522/1261 [00:51<01:12, 10.22it/s]
 42%|████████████████████████████████▊                                              | 524/1261 [00:51<01:12, 10.22it/s]
 42%|████████████████████████████████▉                                              | 526/1261 [00:51<01:11, 10.22it/s]
 42%|█████████████████████████████████                                              | 528/1261 [00:51<01:11, 10.22it/s]
 42%|█████████████████████████████████▏                                             | 530/1261 [00:51<01:11, 10.22it/s]
 42%|█████████████████████████████████▎                                             | 532/1261 [00:52<01:11, 10.22it/s]
 42%|█████████████████████████████████▍                                             | 534/1261 [00:52<01:11, 10.22it/s]
 43%|█████████████████████████████████▌                                             | 536/1261 [00:52<01:10, 10.22it/s]
 43%|█████████████████████████████████▋                                             | 538/1261 [00:52<01:10, 10.22it/s]
 43%|█████████████████████████████████▊                                             | 540/1261 [00:52<01:10, 10.22it/s]
 43%|█████████████████████████████████▉                                             | 542/1261 [00:53<01:10, 10.22it/s]
 43%|██████████████████████████████████                                             | 544/1261 [00:53<01:10, 10.22it/s]
 43%|██████████████████████████████████▏                                            | 546/1261 [00:53<01:09, 10.22it/s]
 43%|██████████████████████████████████▎                                            | 548/1261 [00:53<01:09, 10.22it/s]
 44%|██████████████████████████████████▍                                            | 550/1261 [00:53<01:09, 10.22it/s]
 44%|██████████████████████████████████▌                                            | 552/1261 [00:53<01:09, 10.22it/s]
 44%|██████████████████████████████████▋                                            | 554/1261 [00:54<01:09, 10.23it/s]
 44%|██████████████████████████████████▊                                            | 556/1261 [00:54<01:08, 10.23it/s]
 44%|██████████████████████████████████▉                                            | 558/1261 [00:54<01:08, 10.23it/s]
 44%|███████████████████████████████████                                            | 560/1261 [00:54<01:08, 10.23it/s]
 45%|███████████████████████████████████▏                                           | 562/1261 [00:54<01:08, 10.23it/s]
 45%|███████████████████████████████████▎                                           | 564/1261 [00:55<01:08, 10.23it/s]
 45%|███████████████████████████████████▍                                           | 566/1261 [00:55<01:07, 10.23it/s]
 45%|███████████████████████████████████▌                                           | 568/1261 [00:55<01:07, 10.23it/s]
 45%|███████████████████████████████████▋                                           | 570/1261 [00:55<01:07, 10.23it/s]
 45%|███████████████████████████████████▊                                           | 572/1261 [00:55<01:07, 10.23it/s]
 46%|███████████████████████████████████▉                                           | 574/1261 [00:56<01:07, 10.24it/s]
 46%|████████████████████████████████████                                           | 576/1261 [00:56<01:06, 10.24it/s]
 46%|████████████████████████████████████▏                                          | 578/1261 [00:56<01:06, 10.24it/s]
 46%|████████████████████████████████████▎                                          | 580/1261 [00:56<01:06, 10.24it/s]
 46%|████████████████████████████████████▍                                          | 582/1261 [00:56<01:06, 10.24it/s]
 46%|████████████████████████████████████▌                                          | 584/1261 [00:57<01:06, 10.24it/s]
 46%|████████████████████████████████████▋                                          | 586/1261 [00:57<01:05, 10.24it/s]
 47%|████████████████████████████████████▊                                          | 588/1261 [00:57<01:05, 10.24it/s]
 47%|████████████████████████████████████▉                                          | 590/1261 [00:57<01:05, 10.24it/s]
 47%|█████████████████████████████████████                                          | 592/1261 [00:57<01:05, 10.23it/s]
 47%|█████████████████████████████████████▏                                         | 594/1261 [00:58<01:05, 10.23it/s]
 47%|█████████████████████████████████████▎                                         | 596/1261 [00:58<01:04, 10.23it/s]
 47%|█████████████████████████████████████▍                                         | 598/1261 [00:58<01:04, 10.23it/s]
 48%|█████████████████████████████████████▌                                         | 600/1261 [00:58<01:04, 10.23it/s]
 48%|█████████████████████████████████████▋                                         | 602/1261 [00:58<01:04, 10.23it/s]
 48%|█████████████████████████████████████▊                                         | 604/1261 [00:59<01:04, 10.23it/s]
 48%|█████████████████████████████████████▉                                         | 606/1261 [00:59<01:04, 10.23it/s]
 48%|██████████████████████████████████████                                         | 608/1261 [00:59<01:03, 10.23it/s]
 48%|██████████████████████████████████████▏                                        | 610/1261 [00:59<01:03, 10.24it/s]
 49%|██████████████████████████████████████▎                                        | 612/1261 [00:59<01:03, 10.24it/s]
 49%|██████████████████████████████████████▍                                        | 614/1261 [00:59<01:03, 10.24it/s]
 49%|██████████████████████████████████████▌                                        | 616/1261 [01:00<01:03, 10.24it/s]
 49%|██████████████████████████████████████▋                                        | 618/1261 [01:00<01:02, 10.24it/s]
 49%|██████████████████████████████████████▊                                        | 620/1261 [01:00<01:02, 10.23it/s]
 49%|██████████████████████████████████████▉                                        | 622/1261 [01:00<01:02, 10.23it/s]
 49%|███████████████████████████████████████                                        | 623/1261 [01:00<01:02, 10.23it/s]
 50%|███████████████████████████████████████▏                                       | 625/1261 [01:01<01:02, 10.23it/s]
 50%|███████████████████████████████████████▎                                       | 627/1261 [01:01<01:01, 10.23it/s]
 50%|███████████████████████████████████████▍                                       | 629/1261 [01:01<01:01, 10.23it/s]
 50%|███████████████████████████████████████▌                                       | 631/1261 [01:01<01:01, 10.23it/s]
 50%|███████████████████████████████████████▋                                       | 633/1261 [01:01<01:01, 10.23it/s]
 50%|███████████████████████████████████████▊                                       | 635/1261 [01:02<01:01, 10.23it/s]
 51%|███████████████████████████████████████▉                                       | 637/1261 [01:02<01:00, 10.23it/s]
 51%|████████████████████████████████████████                                       | 639/1261 [01:02<01:00, 10.23it/s]
 51%|████████████████████████████████████████▏                                      | 641/1261 [01:02<01:00, 10.23it/s]
 51%|████████████████████████████████████████▎                                      | 643/1261 [01:02<01:00, 10.23it/s]
 51%|████████████████████████████████████████▍                                      | 645/1261 [01:03<01:00, 10.23it/s]
 51%|████████████████████████████████████████▌                                      | 647/1261 [01:03<01:00, 10.23it/s]
 51%|████████████████████████████████████████▋                                      | 649/1261 [01:03<00:59, 10.23it/s]
 52%|████████████████████████████████████████▊                                      | 651/1261 [01:03<00:59, 10.23it/s]
 52%|████████████████████████████████████████▉                                      | 653/1261 [01:03<00:59, 10.23it/s]
 52%|████████████████████████████████████████▉                                      | 654/1261 [01:03<00:59, 10.22it/s]
 52%|█████████████████████████████████████████                                      | 655/1261 [01:04<00:59, 10.22it/s]
 52%|█████████████████████████████████████████▏                                     | 657/1261 [01:04<00:59, 10.22it/s]
 52%|█████████████████████████████████████████▎                                     | 659/1261 [01:04<00:58, 10.22it/s]
 52%|█████████████████████████████████████████▍                                     | 661/1261 [01:04<00:58, 10.22it/s]
 53%|█████████████████████████████████████████▌                                     | 663/1261 [01:04<00:58, 10.23it/s]
 53%|█████████████████████████████████████████▋                                     | 665/1261 [01:05<00:58, 10.23it/s]
 53%|█████████████████████████████████████████▊                                     | 667/1261 [01:05<00:58, 10.22it/s]
 53%|█████████████████████████████████████████▉                                     | 669/1261 [01:05<00:57, 10.22it/s]
 53%|██████████████████████████████████████████                                     | 671/1261 [01:05<00:57, 10.22it/s]
 53%|██████████████████████████████████████████▏                                    | 673/1261 [01:05<00:57, 10.22it/s]
 54%|██████████████████████████████████████████▎                                    | 675/1261 [01:06<00:57, 10.22it/s]
 54%|██████████████████████████████████████████▍                                    | 677/1261 [01:06<00:57, 10.23it/s]
 54%|██████████████████████████████████████████▌                                    | 679/1261 [01:06<00:56, 10.23it/s]
 54%|██████████████████████████████████████████▋                                    | 681/1261 [01:06<00:56, 10.23it/s]
 54%|██████████████████████████████████████████▊                                    | 683/1261 [01:06<00:56, 10.23it/s]
 54%|██████████████████████████████████████████▉                                    | 685/1261 [01:06<00:56, 10.22it/s]
 54%|███████████████████████████████████████████                                    | 687/1261 [01:07<00:56, 10.23it/s]
 55%|███████████████████████████████████████████▏                                   | 689/1261 [01:07<00:55, 10.23it/s]
 55%|███████████████████████████████████████████▎                                   | 691/1261 [01:07<00:55, 10.23it/s]
 55%|███████████████████████████████████████████▍                                   | 693/1261 [01:07<00:55, 10.23it/s]
 55%|███████████████████████████████████████████▌                                   | 695/1261 [01:07<00:55, 10.23it/s]
 55%|███████████████████████████████████████████▋                                   | 697/1261 [01:08<00:55, 10.23it/s]
 55%|███████████████████████████████████████████▊                                   | 699/1261 [01:08<00:54, 10.23it/s]
 56%|███████████████████████████████████████████▉                                   | 701/1261 [01:08<00:54, 10.23it/s]
 56%|████████████████████████████████████████████                                   | 703/1261 [01:08<00:54, 10.23it/s]
 56%|████████████████████████████████████████████▏                                  | 705/1261 [01:08<00:54, 10.23it/s]
 56%|████████████████████████████████████████████▎                                  | 707/1261 [01:09<00:54, 10.23it/s]
 56%|████████████████████████████████████████████▍                                  | 709/1261 [01:09<00:53, 10.23it/s]
 56%|████████████████████████████████████████████▌                                  | 711/1261 [01:09<00:53, 10.23it/s]
 57%|████████████████████████████████████████████▋                                  | 713/1261 [01:09<00:53, 10.23it/s]
 57%|████████████████████████████████████████████▊                                  | 715/1261 [01:09<00:53, 10.23it/s]
 57%|████████████████████████████████████████████▉                                  | 717/1261 [01:10<00:53, 10.23it/s]
 57%|█████████████████████████████████████████████                                  | 719/1261 [01:10<00:52, 10.23it/s]
 57%|█████████████████████████████████████████████▏                                 | 721/1261 [01:10<00:52, 10.23it/s]
 57%|█████████████████████████████████████████████▎                                 | 723/1261 [01:10<00:52, 10.24it/s]
 57%|█████████████████████████████████████████████▍                                 | 725/1261 [01:10<00:52, 10.24it/s]
 58%|█████████████████████████████████████████████▌                                 | 727/1261 [01:11<00:52, 10.24it/s]
 58%|█████████████████████████████████████████████▋                                 | 729/1261 [01:11<00:51, 10.24it/s]
 58%|█████████████████████████████████████████████▊                                 | 731/1261 [01:11<00:51, 10.24it/s]
 58%|█████████████████████████████████████████████▉                                 | 733/1261 [01:11<00:51, 10.24it/s]
 58%|██████████████████████████████████████████████                                 | 735/1261 [01:11<00:51, 10.24it/s]
 58%|██████████████████████████████████████████████▏                                | 737/1261 [01:11<00:51, 10.24it/s]
 59%|██████████████████████████████████████████████▎                                | 739/1261 [01:12<00:50, 10.24it/s]
 59%|██████████████████████████████████████████████▍                                | 741/1261 [01:12<00:50, 10.24it/s]
 59%|██████████████████████████████████████████████▌                                | 743/1261 [01:12<00:50, 10.24it/s]
 59%|██████████████████████████████████████████████▋                                | 745/1261 [01:12<00:50, 10.24it/s]
 59%|██████████████████████████████████████████████▊                                | 747/1261 [01:12<00:50, 10.24it/s]
 59%|██████████████████████████████████████████████▉                                | 749/1261 [01:13<00:49, 10.24it/s]
 60%|███████████████████████████████████████████████                                | 751/1261 [01:13<00:49, 10.25it/s]
 60%|███████████████████████████████████████████████▏                               | 753/1261 [01:13<00:49, 10.25it/s]
 60%|███████████████████████████████████████████████▎                               | 755/1261 [01:13<00:49, 10.25it/s]
 60%|███████████████████████████████████████████████▍                               | 757/1261 [01:13<00:49, 10.25it/s]
 60%|███████████████████████████████████████████████▌                               | 759/1261 [01:14<00:48, 10.25it/s]
 60%|███████████████████████████████████████████████▋                               | 761/1261 [01:14<00:48, 10.25it/s]
 61%|███████████████████████████████████████████████▊                               | 763/1261 [01:14<00:48, 10.25it/s]
 61%|███████████████████████████████████████████████▉                               | 765/1261 [01:14<00:48, 10.25it/s]
 61%|████████████████████████████████████████████████                               | 767/1261 [01:14<00:48, 10.25it/s]
 61%|████████████████████████████████████████████████▏                              | 769/1261 [01:15<00:47, 10.25it/s]
 61%|████████████████████████████████████████████████▎                              | 771/1261 [01:15<00:47, 10.25it/s]
 61%|████████████████████████████████████████████████▍                              | 773/1261 [01:15<00:47, 10.25it/s]
 61%|████████████████████████████████████████████████▌                              | 775/1261 [01:15<00:47, 10.25it/s]
 62%|████████████████████████████████████████████████▋                              | 777/1261 [01:15<00:47, 10.25it/s]
 62%|████████████████████████████████████████████████▊                              | 779/1261 [01:15<00:47, 10.25it/s]
 62%|████████████████████████████████████████████████▉                              | 781/1261 [01:16<00:46, 10.25it/s]
 62%|█████████████████████████████████████████████████                              | 783/1261 [01:16<00:46, 10.26it/s]
 62%|█████████████████████████████████████████████████▏                             | 785/1261 [01:16<00:46, 10.26it/s]
 62%|█████████████████████████████████████████████████▎                             | 787/1261 [01:16<00:46, 10.26it/s]
 63%|█████████████████████████████████████████████████▍                             | 789/1261 [01:16<00:46, 10.26it/s]
 63%|█████████████████████████████████████████████████▌                             | 791/1261 [01:17<00:45, 10.26it/s]
 63%|█████████████████████████████████████████████████▋                             | 793/1261 [01:17<00:45, 10.25it/s]
 63%|█████████████████████████████████████████████████▊                             | 795/1261 [01:17<00:45, 10.25it/s]
 63%|█████████████████████████████████████████████████▉                             | 797/1261 [01:17<00:45, 10.26it/s]
 63%|██████████████████████████████████████████████████                             | 799/1261 [01:17<00:45, 10.26it/s]
 64%|██████████████████████████████████████████████████▏                            | 801/1261 [01:18<00:44, 10.26it/s]
 64%|██████████████████████████████████████████████████▎                            | 803/1261 [01:18<00:44, 10.26it/s]
 64%|██████████████████████████████████████████████████▍                            | 805/1261 [01:18<00:44, 10.26it/s]
 64%|██████████████████████████████████████████████████▌                            | 807/1261 [01:18<00:44, 10.26it/s]
 64%|██████████████████████████████████████████████████▋                            | 809/1261 [01:18<00:44, 10.26it/s]
 64%|██████████████████████████████████████████████████▊                            | 811/1261 [01:19<00:43, 10.26it/s]
 64%|██████████████████████████████████████████████████▉                            | 813/1261 [01:19<00:43, 10.26it/s]
 65%|███████████████████████████████████████████████████                            | 815/1261 [01:19<00:43, 10.26it/s]
 65%|███████████████████████████████████████████████████▏                           | 817/1261 [01:19<00:43, 10.26it/s]
 65%|███████████████████████████████████████████████████▎                           | 819/1261 [01:19<00:43, 10.26it/s]
 65%|███████████████████████████████████████████████████▍                           | 821/1261 [01:19<00:42, 10.26it/s]
 65%|███████████████████████████████████████████████████▌                           | 823/1261 [01:20<00:42, 10.26it/s]
 65%|███████████████████████████████████████████████████▋                           | 825/1261 [01:20<00:42, 10.27it/s]
 66%|███████████████████████████████████████████████████▊                           | 827/1261 [01:20<00:42, 10.27it/s]
 66%|███████████████████████████████████████████████████▉                           | 829/1261 [01:20<00:42, 10.27it/s]
 66%|████████████████████████████████████████████████████                           | 831/1261 [01:20<00:41, 10.27it/s]
 66%|████████████████████████████████████████████████████▏                          | 833/1261 [01:21<00:41, 10.27it/s]
 66%|████████████████████████████████████████████████████▎                          | 835/1261 [01:21<00:41, 10.27it/s]
 66%|████████████████████████████████████████████████████▍                          | 837/1261 [01:21<00:41, 10.27it/s]
 67%|████████████████████████████████████████████████████▌                          | 839/1261 [01:21<00:41, 10.27it/s]
 67%|████████████████████████████████████████████████████▋                          | 841/1261 [01:21<00:40, 10.27it/s]
 67%|████████████████████████████████████████████████████▊                          | 843/1261 [01:22<00:40, 10.27it/s]
 67%|████████████████████████████████████████████████████▉                          | 845/1261 [01:22<00:40, 10.27it/s]
 67%|█████████████████████████████████████████████████████                          | 847/1261 [01:22<00:40, 10.27it/s]
 67%|█████████████████████████████████████████████████████▏                         | 849/1261 [01:22<00:40, 10.27it/s]
 67%|█████████████████████████████████████████████████████▎                         | 851/1261 [01:22<00:39, 10.27it/s]
 68%|█████████████████████████████████████████████████████▍                         | 853/1261 [01:23<00:39, 10.27it/s]
 68%|█████████████████████████████████████████████████████▌                         | 855/1261 [01:23<00:39, 10.27it/s]
 68%|█████████████████████████████████████████████████████▋                         | 857/1261 [01:23<00:39, 10.27it/s]
 68%|█████████████████████████████████████████████████████▊                         | 859/1261 [01:23<00:39, 10.27it/s]
 68%|█████████████████████████████████████████████████████▉                         | 861/1261 [01:23<00:38, 10.27it/s]
 68%|██████████████████████████████████████████████████████                         | 863/1261 [01:24<00:38, 10.27it/s]
 69%|██████████████████████████████████████████████████████▏                        | 865/1261 [01:24<00:38, 10.27it/s]
 69%|██████████████████████████████████████████████████████▎                        | 867/1261 [01:24<00:38, 10.27it/s]
 69%|██████████████████████████████████████████████████████▍                        | 869/1261 [01:24<00:38, 10.27it/s]
 69%|██████████████████████████████████████████████████████▌                        | 871/1261 [01:24<00:37, 10.27it/s]
 69%|██████████████████████████████████████████████████████▋                        | 873/1261 [01:24<00:37, 10.27it/s]
 69%|██████████████████████████████████████████████████████▊                        | 875/1261 [01:25<00:37, 10.27it/s]
 70%|██████████████████████████████████████████████████████▉                        | 877/1261 [01:25<00:37, 10.27it/s]
 70%|███████████████████████████████████████████████████████                        | 879/1261 [01:25<00:37, 10.27it/s]
 70%|███████████████████████████████████████████████████████▏                       | 881/1261 [01:25<00:36, 10.27it/s]
 70%|███████████████████████████████████████████████████████▎                       | 883/1261 [01:25<00:36, 10.27it/s]
 70%|███████████████████████████████████████████████████████▍                       | 885/1261 [01:26<00:36, 10.27it/s]
 70%|███████████████████████████████████████████████████████▌                       | 887/1261 [01:26<00:36, 10.27it/s]
 70%|███████████████████████████████████████████████████████▋                       | 889/1261 [01:26<00:36, 10.27it/s]
 71%|███████████████████████████████████████████████████████▊                       | 891/1261 [01:26<00:36, 10.27it/s]
 71%|███████████████████████████████████████████████████████▉                       | 893/1261 [01:26<00:35, 10.27it/s]
 71%|████████████████████████████████████████████████████████                       | 895/1261 [01:27<00:35, 10.28it/s]
 71%|████████████████████████████████████████████████████████▏                      | 897/1261 [01:27<00:35, 10.28it/s]
 71%|████████████████████████████████████████████████████████▎                      | 899/1261 [01:27<00:35, 10.28it/s]
 71%|████████████████████████████████████████████████████████▍                      | 901/1261 [01:27<00:35, 10.28it/s]
 72%|████████████████████████████████████████████████████████▌                      | 903/1261 [01:27<00:34, 10.28it/s]
 72%|████████████████████████████████████████████████████████▋                      | 905/1261 [01:28<00:34, 10.28it/s]
 72%|████████████████████████████████████████████████████████▊                      | 907/1261 [01:28<00:34, 10.28it/s]
 72%|████████████████████████████████████████████████████████▉                      | 909/1261 [01:28<00:34, 10.28it/s]
 72%|█████████████████████████████████████████████████████████                      | 911/1261 [01:28<00:34, 10.28it/s]
 72%|█████████████████████████████████████████████████████████▏                     | 913/1261 [01:28<00:33, 10.28it/s]
 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▎                     | 915/1261 [01:29<00:33, 10.28it/s]
 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▍                     | 917/1261 [01:29<00:33, 10.28it/s]
 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▌                     | 919/1261 [01:29<00:33, 10.28it/s]
 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▋                     | 921/1261 [01:29<00:33, 10.28it/s]
 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▊                     | 923/1261 [01:29<00:32, 10.28it/s]
 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▉                     | 925/1261 [01:29<00:32, 10.28it/s]
 74%|██████████████████████████████████████████████████████████                     | 927/1261 [01:30<00:32, 10.28it/s]
 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▏                    | 929/1261 [01:30<00:32, 10.28it/s]
 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▎                    | 931/1261 [01:30<00:32, 10.28it/s]
 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▍                    | 933/1261 [01:30<00:31, 10.28it/s]
 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▌                    | 935/1261 [01:30<00:31, 10.28it/s]
 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▋                    | 937/1261 [01:31<00:31, 10.28it/s]
 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▊                    | 939/1261 [01:31<00:31, 10.28it/s]
 75%|██████████████████████████████████████████████████████████▉                    | 941/1261 [01:31<00:31, 10.28it/s]
 75%|███████████████████████████████████████████████████████████                    | 943/1261 [01:31<00:30, 10.28it/s]
 75%|███████████████████████████████████████████████████████████▏                   | 945/1261 [01:31<00:30, 10.28it/s]
 75%|███████████████████████████████████████████████████████████▎                   | 947/1261 [01:32<00:30, 10.28it/s]
 75%|███████████████████████████████████████████████████████████▍                   | 949/1261 [01:32<00:30, 10.29it/s]
 75%|███████████████████████████████████████████████████████████▌                   | 951/1261 [01:32<00:30, 10.29it/s]
 76%|███████████████████████████████████████████████████████████▋                   | 953/1261 [01:32<00:29, 10.29it/s]
 76%|███████████████████████████████████████████████████████████▊                   | 955/1261 [01:32<00:29, 10.29it/s]
 76%|███████████████████████████████████████████████████████████▉                   | 957/1261 [01:33<00:29, 10.29it/s]
 76%|████████████████████████████████████████████████████████████                   | 959/1261 [01:33<00:29, 10.29it/s]
 76%|████████████████████████████████████████████████████████████▏                  | 961/1261 [01:33<00:29, 10.29it/s]
 76%|████████████████████████████████████████████████████████████▎                  | 963/1261 [01:33<00:28, 10.29it/s]
 77%|████████████████████████████████████████████████████████████▍                  | 965/1261 [01:33<00:28, 10.29it/s]
 77%|████████████████████████████████████████████████████████████▌                  | 967/1261 [01:33<00:28, 10.29it/s]
 77%|████████████████████████████████████████████████████████████▋                  | 969/1261 [01:34<00:28, 10.29it/s]
 77%|████████████████████████████████████████████████████████████▊                  | 971/1261 [01:34<00:28, 10.29it/s]
 77%|████████████████████████████████████████████████████████████▉                  | 973/1261 [01:34<00:27, 10.29it/s]
 77%|█████████████████████████████████████████████████████████████                  | 975/1261 [01:34<00:27, 10.29it/s]
 77%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏                 | 977/1261 [01:34<00:27, 10.29it/s]
 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▎                 | 979/1261 [01:35<00:27, 10.29it/s]
 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▍                 | 981/1261 [01:35<00:27, 10.29it/s]
 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌                 | 983/1261 [01:35<00:27, 10.29it/s]
 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋                 | 985/1261 [01:35<00:26, 10.29it/s]
 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▊                 | 987/1261 [01:35<00:26, 10.29it/s]
 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉                 | 989/1261 [01:36<00:26, 10.29it/s]
 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████                 | 991/1261 [01:36<00:26, 10.29it/s]
 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏                | 993/1261 [01:36<00:26, 10.29it/s]
 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎                | 995/1261 [01:36<00:25, 10.29it/s]
 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍                | 997/1261 [01:36<00:25, 10.29it/s]
 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌                | 999/1261 [01:37<00:25, 10.29it/s]
 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉                | 1001/1261 [01:37<00:25, 10.29it/s]
 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████                | 1003/1261 [01:37<00:25, 10.29it/s]
 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏               | 1005/1261 [01:37<00:24, 10.29it/s]
 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎               | 1007/1261 [01:37<00:24, 10.29it/s]
 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍               | 1009/1261 [01:38<00:24, 10.29it/s]
 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌               | 1011/1261 [01:38<00:24, 10.29it/s]
 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋               | 1013/1261 [01:38<00:24, 10.29it/s]
 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▊               | 1015/1261 [01:38<00:23, 10.29it/s]
 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉               | 1017/1261 [01:38<00:23, 10.29it/s]
 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████               | 1019/1261 [01:38<00:23, 10.29it/s]
 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████▏              | 1021/1261 [01:39<00:23, 10.29it/s]
 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎              | 1023/1261 [01:39<00:23, 10.29it/s]
 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████▍              | 1025/1261 [01:39<00:22, 10.29it/s]
 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████▌              | 1027/1261 [01:39<00:22, 10.29it/s]
 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋              | 1029/1261 [01:39<00:22, 10.29it/s]
 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████▊              | 1031/1261 [01:40<00:22, 10.29it/s]
 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉              | 1033/1261 [01:40<00:22, 10.29it/s]
 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████              | 1035/1261 [01:40<00:21, 10.29it/s]
 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████▏             | 1037/1261 [01:40<00:21, 10.29it/s]
 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎             | 1039/1261 [01:40<00:21, 10.29it/s]
 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍             | 1041/1261 [01:41<00:21, 10.29it/s]
 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████▌             | 1043/1261 [01:41<00:21, 10.29it/s]
 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋             | 1045/1261 [01:41<00:20, 10.29it/s]
 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊             | 1047/1261 [01:41<00:20, 10.29it/s]
 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████▉             | 1049/1261 [01:41<00:20, 10.29it/s]
 83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████             | 1051/1261 [01:42<00:20, 10.29it/s]
 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▏            | 1053/1261 [01:42<00:20, 10.29it/s]
 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎            | 1055/1261 [01:42<00:20, 10.29it/s]
 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍            | 1057/1261 [01:42<00:19, 10.29it/s]
 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌            | 1059/1261 [01:42<00:19, 10.29it/s]
 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌            | 1060/1261 [01:43<00:19, 10.29it/s]
 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▋            | 1061/1261 [01:43<00:19, 10.29it/s]
 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▋            | 1062/1261 [01:43<00:19, 10.28it/s]
 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊            | 1064/1261 [01:43<00:19, 10.28it/s]
 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉            | 1065/1261 [01:43<00:19, 10.28it/s]
 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉            | 1066/1261 [01:43<00:18, 10.28it/s]
 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████            | 1067/1261 [01:43<00:18, 10.28it/s]
 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████            | 1068/1261 [01:43<00:18, 10.28it/s]
 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏           | 1070/1261 [01:44<00:18, 10.28it/s]
 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎           | 1072/1261 [01:44<00:18, 10.28it/s]
 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍           | 1074/1261 [01:44<00:18, 10.28it/s]
 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▌           | 1076/1261 [01:44<00:17, 10.28it/s]
 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋           | 1078/1261 [01:44<00:17, 10.28it/s]
 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋           | 1079/1261 [01:44<00:17, 10.28it/s]
 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▊           | 1081/1261 [01:45<00:17, 10.28it/s]
 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉           | 1083/1261 [01:45<00:17, 10.28it/s]
 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████           | 1085/1261 [01:45<00:17, 10.28it/s]
 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▏          | 1087/1261 [01:45<00:16, 10.28it/s]
 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▎          | 1089/1261 [01:45<00:16, 10.28it/s]
 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍          | 1091/1261 [01:46<00:16, 10.28it/s]
 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌          | 1093/1261 [01:46<00:16, 10.28it/s]
 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▋          | 1095/1261 [01:46<00:16, 10.28it/s]
 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊          | 1097/1261 [01:46<00:15, 10.28it/s]
 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▉          | 1099/1261 [01:46<00:15, 10.28it/s]
 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████          | 1101/1261 [01:47<00:15, 10.28it/s]
 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▏         | 1103/1261 [01:47<00:15, 10.28it/s]
 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎         | 1105/1261 [01:47<00:15, 10.28it/s]
 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▍         | 1107/1261 [01:47<00:14, 10.28it/s]
 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌         | 1109/1261 [01:47<00:14, 10.28it/s]
 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▋         | 1111/1261 [01:48<00:14, 10.28it/s]
 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▊         | 1113/1261 [01:48<00:14, 10.28it/s]
 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉         | 1115/1261 [01:48<00:14, 10.28it/s]
 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████         | 1117/1261 [01:48<00:14, 10.28it/s]
 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▏        | 1119/1261 [01:48<00:13, 10.28it/s]
 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▎        | 1121/1261 [01:49<00:13, 10.28it/s]
 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍        | 1123/1261 [01:49<00:13, 10.28it/s]
 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▌        | 1125/1261 [01:49<00:13, 10.28it/s]
 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▋        | 1127/1261 [01:49<00:13, 10.28it/s]
 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊        | 1129/1261 [01:49<00:12, 10.28it/s]
 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▉        | 1131/1261 [01:50<00:12, 10.28it/s]
 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████        | 1133/1261 [01:50<00:12, 10.28it/s]
 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏       | 1135/1261 [01:50<00:12, 10.28it/s]
 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▎       | 1137/1261 [01:50<00:12, 10.28it/s]
 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▍       | 1139/1261 [01:50<00:11, 10.28it/s]
 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▌       | 1141/1261 [01:50<00:11, 10.28it/s]
 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋       | 1143/1261 [01:51<00:11, 10.28it/s]
 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊       | 1145/1261 [01:51<00:11, 10.28it/s]
 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▉       | 1147/1261 [01:51<00:11, 10.28it/s]
 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████       | 1149/1261 [01:51<00:10, 10.28it/s]
 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▏      | 1151/1261 [01:51<00:10, 10.28it/s]
 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▎      | 1153/1261 [01:52<00:10, 10.28it/s]
 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍      | 1155/1261 [01:52<00:10, 10.28it/s]
 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▌      | 1157/1261 [01:52<00:10, 10.28it/s]
 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▋      | 1159/1261 [01:52<00:09, 10.28it/s]
 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊      | 1161/1261 [01:52<00:09, 10.28it/s]
 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▉      | 1163/1261 [01:53<00:09, 10.28it/s]
 92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████      | 1165/1261 [01:53<00:09, 10.28it/s]
 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏     | 1167/1261 [01:53<00:09, 10.28it/s]
 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎     | 1169/1261 [01:53<00:08, 10.28it/s]
 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍     | 1171/1261 [01:53<00:08, 10.28it/s]
 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌     | 1173/1261 [01:54<00:08, 10.28it/s]
 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋     | 1175/1261 [01:54<00:08, 10.28it/s]
 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊     | 1177/1261 [01:54<00:08, 10.28it/s]
 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉     | 1179/1261 [01:54<00:07, 10.28it/s]
 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████     | 1181/1261 [01:54<00:07, 10.28it/s]
 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏    | 1183/1261 [01:55<00:07, 10.28it/s]
 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎    | 1185/1261 [01:55<00:07, 10.28it/s]
 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍    | 1187/1261 [01:55<00:07, 10.28it/s]
 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌    | 1189/1261 [01:55<00:07, 10.28it/s]
 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋    | 1191/1261 [01:55<00:06, 10.28it/s]
 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊    | 1193/1261 [01:56<00:06, 10.28it/s]
 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉    | 1195/1261 [01:56<00:06, 10.28it/s]
 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████    | 1197/1261 [01:56<00:06, 10.28it/s]
 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏   | 1199/1261 [01:56<00:06, 10.28it/s]
 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎   | 1201/1261 [01:56<00:05, 10.28it/s]
 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍   | 1203/1261 [01:56<00:05, 10.28it/s]
 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌   | 1205/1261 [01:57<00:05, 10.28it/s]
 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋   | 1207/1261 [01:57<00:05, 10.28it/s]
 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊   | 1209/1261 [01:57<00:05, 10.28it/s]
 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉   | 1211/1261 [01:57<00:04, 10.28it/s]
 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████   | 1213/1261 [01:57<00:04, 10.28it/s]
 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏  | 1215/1261 [01:58<00:04, 10.28it/s]
 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎  | 1217/1261 [01:58<00:04, 10.28it/s]
 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍  | 1219/1261 [01:58<00:04, 10.28it/s]
 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌  | 1221/1261 [01:58<00:03, 10.28it/s]
 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋  | 1223/1261 [01:58<00:03, 10.29it/s]
 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊  | 1225/1261 [01:59<00:03, 10.29it/s]
 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉  | 1227/1261 [01:59<00:03, 10.29it/s]
 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████  | 1229/1261 [01:59<00:03, 10.29it/s]
 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1231/1261 [01:59<00:02, 10.29it/s]
 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1233/1261 [01:59<00:02, 10.29it/s]
 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1235/1261 [02:00<00:02, 10.29it/s]
 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1237/1261 [02:00<00:02, 10.29it/s]
 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1239/1261 [02:00<00:02, 10.29it/s]
 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1241/1261 [02:00<00:01, 10.29it/s]
 99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1243/1261 [02:00<00:01, 10.29it/s]
 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1245/1261 [02:01<00:01, 10.29it/s]
 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏| 1247/1261 [02:01<00:01, 10.29it/s]
 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎| 1249/1261 [02:01<00:01, 10.29it/s]
 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 1251/1261 [02:01<00:00, 10.29it/s]
 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 1253/1261 [02:01<00:00, 10.29it/s]
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋| 1255/1261 [02:01<00:00, 10.29it/s]
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 1257/1261 [02:02<00:00, 10.29it/s]
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉| 1259/1261 [02:02<00:00, 10.29it/s]
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉| 1260/1261 [02:02<00:00, 10.29it/s]
[MoviePy] Done.
[MoviePy] >>>> Video ready: test_videos_output/project_video_SEG.mp4 

Wall time: 2min 2s
In [62]:
HTML("""
<video width="960" height="540" controls>
  <source src="{0}">
</video>
""".format(project_output))
Out[62]: